[发明专利]多模态负样本构建、模型预训练方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202310076945.0 | 申请日： | 2023-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN116127319A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 黄彬;贺峰;汪琦;冯知凡;崔骁鹏;佘俏俏 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/23;G06F16/36;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孔凡红 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种多模态负样本的构建、多模态模型的预训练方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域，具体涉及人工智能及知识图谱技术。该多模态负样本的构建方法包括：获取多个多模态正样本，并在各多模态正样本中进行实体识别，获取与各多模态正样本对应的目标实体；根据各目标实体在知识图谱中的实体位置，将各多模态正样本聚类为至少一个样本簇；使用同一样本簇中的各多模态正样本，构建得到多模态负样本。本公开技术方案提供了一种挖掘多模态困难负样本的新方式，可以在无需任何先验知识的前提下，简单、便捷的挖掘出高质量的多模态困难负样本。 | ||
| 搜索关键词： | 多模态负 样本 构建 模型 训练 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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